FFT Analysis and Motion Classification of EMG Signals

IF 0.3 Q4 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS Computer Science-AGH Pub Date : 2022-09-16 DOI:10.53070/bbd.1172684
Gazi Akgün, Ugur Demir, Alper Yildirim
{"title":"FFT Analysis and Motion Classification of EMG Signals","authors":"Gazi Akgün, Ugur Demir, Alper Yildirim","doi":"10.53070/bbd.1172684","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu çalışmada EMG sinyallerinin frekans analizi yapılarak elde edilen veriler ile hareket sınıflandırması yapmak amaçlanmıştır. Üç kanaldan toplanan EMG sinyalleri uygun pencerelere ayrılarak her bir pencereye” hilbert “ zarflama yöntemi uygulanmış ve FFT katsayıları hesaplanmıştır. Kaydedilen EMG sinyallerinin frekans spektrumları incelenmiştir. Bu katsayıları ile bir sınıflandırma algoritmasında kullanmak amacıyla her bir pencerenin ağırlıklı frekans bileşeni hesaplanmıştır. Elde edilen veriler YSA (Yapay sinir Ağları) algoritmasının eğitilmesi amacıyla kullanılmış ve bu işlem EMG sinyallerinin sınıflandırılması amacıyla kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi sonucunda özellikle aynı kas gruplarındaki kasılma kuvvetleri ile birbirinden ayırt edilebilen hareketlerin yalnızca frekans domeninde değil zaman domeninde de incelenmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2022-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Computer Science-AGH","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.53070/bbd.1172684","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Bu çalışmada EMG sinyallerinin frekans analizi yapılarak elde edilen veriler ile hareket sınıflandırması yapmak amaçlanmıştır. Üç kanaldan toplanan EMG sinyalleri uygun pencerelere ayrılarak her bir pencereye” hilbert “ zarflama yöntemi uygulanmış ve FFT katsayıları hesaplanmıştır. Kaydedilen EMG sinyallerinin frekans spektrumları incelenmiştir. Bu katsayıları ile bir sınıflandırma algoritmasında kullanmak amacıyla her bir pencerenin ağırlıklı frekans bileşeni hesaplanmıştır. Elde edilen veriler YSA (Yapay sinir Ağları) algoritmasının eğitilmesi amacıyla kullanılmış ve bu işlem EMG sinyallerinin sınıflandırılması amacıyla kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi sonucunda özellikle aynı kas gruplarındaki kasılma kuvvetleri ile birbirinden ayırt edilebilen hareketlerin yalnızca frekans domeninde değil zaman domeninde de incelenmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
肌电信号的FFT分析与运动分类
在这项研究中,EMG信号被设计用于利用频率分析获得的数据对运动进行分类。Hilbert,将EMG信号从三个通道分离到合适的窗口中“已经应用了压缩方法,并计算了FFT扩展。已经评估了记录的EMG信号的频谱。每个窗口都有每个窗口的加权频率,以便可以在具有这些扩展的类算法中使用。收集的数据是YSA(商业神经网络)。该算法用于对肌电信号进行训练和分类。由于分类过程的结果,尤其是同一肌肉群的肌肉力量,运动可以相互分离,不仅在频域,而且在时域。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
Computer Science-AGH
Computer Science-AGH COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS-
CiteScore
1.40
自引率
0.00%
发文量
18
审稿时长
20 weeks
期刊最新文献
A Nature Inspired Hybrid Partitional Clustering Method Based on Grey Wolf Optimization and JAYA Algorithm Database Replication for Disconnected Operations with Quasi Real-Time Synchronization Hybrid Variable Neighborhood Search for Solving School Bus-Driver Problem with Resource Constraints A Survey on Multi-Objective Based Parameter Optimization for Deep Learning Melanoma Skin Cancer and Nevus Mole Classification using Intensity Value Estimation with Convolutional Neural Network
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1